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Effective Identification and Prediction of Breast Cancer Gene Using Volterra Based LMS/F Adaptive Filter

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Lopamudra Das
Jitendra Kumar Das
Sarita Nanda
Erschienen in
Progress in Advanced Computing and Intelligent Engineering
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Krebs ist eine weit verbreitete Erbkrankheit beim Menschen und ist für viele Todesfälle auf der Welt verantwortlich. Früherkennung der Krankheit spielt eine wichtige Rolle bei der Auswahl der besten Behandlung. Gegenwärtig wird ein Modell vorgeschlagen, das auf dem Konzept des adaptiven Filteralgorithmus Least Mean Square / Fourth (LMS / F) basiert, zusammen mit den Volterra-Erweiterungen der Eingabesequenz. Wir haben trigonometrische Kartierungen zusammen mit (VLMS / F) -Filtern integriert, um die Vorhersageeigenschaften von Brustkrebsgenen zu verbessern. Auf Grundlage des Wertes von MSE wird entschieden, ob es sich bei der anonymen Eingabesequenz um Krebs oder um eine gesunde Eingabesequenz handelt. Der vorgeschlagene VLMS / F-Filter wird an 10 Brustkrebs- und 10 brustgesunden Benchmark-Genen getestet, die in der GenBank verfügbar sind.
Mit KI übersetzt

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Titel
Effective Identification and Prediction of Breast Cancer Gene Using Volterra Based LMS/F Adaptive Filter
Verfasst von
Lopamudra Das
Jitendra Kumar Das
Sarita Nanda
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Progress in Advanced Computing and Intelligent Engineering

Print ISBN: 978-981-15-6352-2

Electronic ISBN: 978-981-15-6353-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-6353-9_27
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